大鼠SNL神经性疼痛模型的建立

摘要:目的　建立大鼠L5和L6脊神经结扎(Spinal nerve ligation,SNL)疼痛模型并进行评价, 方法　根据大鼠痛阈值测定结果,选择90只符合要求的SD雄性大鼠进行手术操作,术后每隔1d测定大鼠后足的机械痛阈值,比较术前和术后大鼠对疼痛刺激的反应变化。 结果　术后大鼠左足的痛阈值逐渐降低,至10d 后趋于稳定,与术前有明显差异(P≤0.01);右足的痛阈值微有升高,保持在稳定的水平内。 结论　本研究建立的大鼠SNL模型机械痛阈变化明显,稳定性好,可靠性高,可以作为大鼠一种神经病理性疼痛的模型。     

按压胆囊的微创手术操作仿真

针对使用机器人进行腹腔微创胆囊手术仿真时胆囊的变形问题,研究了按压胆囊时胆囊的变形过程.建立了胆囊及其附属管路的几何模型,针对该几何模型建立了基于弹簧-质点模型的力学模型.提出了使用手术器械按压胆囊时的手术仿真算法,对该仿真算法进行了验证.图形反馈表明该算法可以实现胆囊及其附属管路的按压操作仿真,其图形反馈较为真实,实时性也较好.仿真结果表明:该算法可用于医学仿真,可实际应用于胆囊及其附属管路的操作仿真.     

边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至二维空间,以获得交叉皮层模型的最优分割阈值。实验结果表明,该算法不仅能克服边缘模糊的影响,对弱边缘图像进行精确分割;而且处理速度也大幅提升了。     

基于自适应阈值的北斗三频周跳探测与修复方法

针对单频多普勒积分法中周跳检测量噪声大,且动态环境下固定阈值不能反映实际周跳检测量噪声的问题,设计了北斗三频多普勒积分组合法,基于滑动窗口和高度角信息构建了自适应阈值模型;联合无几何相位法对北斗三频数据进行周跳探测,以解决三频多普勒积分组合法存在不敏感周跳的问题;采用空间搜索法对周跳组合进行解算,并遵循最小1-范数原则,对北斗三频周跳进行检验修复。实验结果表明：在动态环境下,自适应阈值降低了中、低仰角卫星的周跳误探次数,该方法可探测出包括1周在内的所有周跳组合并正确修复。     

一种改进的彩色城市倾斜航空影像植被提取方法

KSW熵自动阈值法是面向对象的不需要先验知识的单阈值分割方法,但是面对背景复杂的彩色城市倾斜航空影像,其分割效果有待进一步提高。提出一种改进KSW熵自动阈值法对彩色城市倾斜航空影像植被进行提取,即结合改进的归一化植被指数以及几何特征来进行城市倾斜航空影像的分割。实验证明,该方法能够很好地提取植被,且普适性好。与传统KSW熵自动阈值法相比较,分割效果令人满意。     

断层医学图像处理技术及其在骨科手术中的应用

提出从断层图像序列到目标组织几何建模及快速成形制造的技术路线，并通过在全髋翻修手术中的实际应用检验该技术的适用性和可靠性．将断层图像序列通过线性插值构造成3D数据场，采用种子区域生长方法分割出目标组织后，利用等值面提取获得患骨的三角面几何模型．对获得的三角面模型进行碎片清除和三角面精简后，应用快速原形技术制造患骨模型．患骨实物模型对术前计划、假体设计和手术模拟至关重要．     

一种基于水平集的肺部血管快速分割方法

肺部血管结构微小,CT片有噪音、血管边界模糊等原因的影响,使分割肺部血管成为肺部分割的难点.针对此问题,提出了应用基于阈值的水平集三维分割肺部血管的方法.水平集分割方法是基于几何形变模型而不是参数形变模型,因此方法可根据肺部解剖结构确定肺部血管不同部位的阈值范围和肺部血管的分布范围,从而解决由于边界模糊产生肺部血管分割不准确的问题,并在此基础上,提出并描述基于水平集肺部血管树枝杈点的判定方案.     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

基于协整-GARCH模型的统计套利策略最优阈值改进研究

基于协整-GARCH模型的统计套利策略,以单位风险下的收益为优化目标,通过理论分析和数值模型对交易阈值进行研究。Mote Carlo模拟结果表明统计套利策略应当依据不同的模型参数进行优化来确定最优的建仓阈值和止损阈值,针对沪深300股指期货与现货的统计套利模型回测结果证实了上述结论。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

An Automatic Segmentation of Kidney in Serial Abdominal CT Scans Using Region Growing Approach

Automatic kidney segmentation from abdominal CT images is a key step in computer-aided diagnosis for kidney CT as well as computer-aided surgery. However, kidney segmentation from CT images is generally performed manually or semi-automatically because of gray levels similarities of adjacent organs/tissues in abdominal CT images. This paper presents an efficient algorithm for segmenting kidney from serials of abdominal CT images. First, we extracted estimated kidney position (EKP) according to the statistical geometric location of kidney within the abdomen. Second, we analyzed the intensity distribution of EKP for several abdominal CT images and exploit an adaptive threshold searching algorithm to eliminate many other organs/tissues in the EKP. Finally, a novel region growing approach based on labeling is used to obtain the free kidney regions. Experimental results are comparable to those of manual tracing radiologist and shown to be efficient.     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol (AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.      

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

基于TIN分块的数字影象自适应几何纠正方法

数字影象的高精度几何纠正一般采用分块的方法,在进行分块纠正时,必须解决影象分割、分块影象公共边的连续性问题,本文采用 TIN 网格分割影象,从理论上推导了数字影象纠正的数学模型并证明了边界连续性问题,设计了分块进行数字影象自适应纠正的技术路线。     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

实景图像的形态学角检测研究

针对二值图像角检测提出了一种改进的形态学检测算法,此算法利用了圆盘算子的对称性,避免了结构元的旋转,提高了检测算法的运行效率.然后提出了一种改进的EM图像分割方法对灰度及彩色图像进行分割处理,增强了分割后图像的区域特征,为形态学灰度及彩色图像的角检测提供了更为合理的检测环境.实验结果证明在含有噪声及复杂背景情况下,该方法仍可获得较好的检测结果.